吃瓜爆料.CN对话AI教母李飞飞：我们究竟需要什么样的AI Agent？如何正确把握这个吃瓜爆料.CN风口（附视频）_ZAKER新闻
对话AI教母李飞飞：我们究竟需要什么样的AI Agent？如何正确把握这个吃瓜爆料.CN风口（附视频）_ZAKER新闻
由于广厦奖是综合性奖项，评选主要围绕“规划设计、建筑设计、施工质量、产业化技术应用、物业服务”五个方面考量，基本覆盖项目设计开发与管理服务的全过程，因而获奖本身就彰显了项目的综合实力。
作者 | AI 工作坊来源 |AI 深度研究员 管理智慧咨询合作 | 13699120588文章仅代表作者本人2025 年，被众多硅谷科技领袖称为 'AI Agent 元年2025 年，随着 Claude 、ChatGPT、Gemini Pro 等大模型能力的跃升，AI Agent 成为科技领域最炙手可热的话题。这些 Agent 不再只是被动回应，而是展现出惊人的主动性：它们能理解复杂指令、分解任务目标、持续追踪进度，甚至在完成任务时像人类助手一样主动提供建议。采访中，李飞飞表示 :" 我自己也会用一些大型语言模型去理解某个概念、读一篇论文，或者提出一些我不太懂的问题。" 作为斯坦福 " 以人为本的人工智能研究院 " 的创办者，她对 AI Agent 的理解更加务实，" 最让我兴奋的是看到别人，尤其是孩子们，也在用它来学习和提高自己。"" 我认为，靠自然语言来分享知识，或者让人们通过自然语言去搜索、构思、学习，是一个非常强大的方式。" 但她同时提醒：不管 AI 多么强大，都要确保人们保留自己的 " 自主性 "（agency）。在她看来，AI Agent 的根本定位应该是工具而非主导者，是赋能者而非替代者。这种观点在当下显得尤为重要：我们既要拥抱 AI 带来的改变，又要保持清醒的认知。那么，在 2025 年这个被称为 "AI Agent 元年 " 的时刻，我们究竟需要什么样的 AI Agent？又该如何把握机遇？在这次深度对话中，这位计算机视觉领域的先驱者给出了她的答案。主持人： F.F.，很高兴见到你，欢迎来到 Possible。李飞飞：同样，也很高兴在这里见到你。主持人： 我想问一下，你当初是怎么想到 ImageNet 这个主意的？那个让你觉得 " 啊，我们需要做这个 " 的契机是什么？李飞飞： 要说清楚具体的那个 " 关键时刻 " 其实不太容易，但大约是在 2006 年前后。当时我非常投入地在做研究，使用机器学习算法来尝试理解物体和图像。无论我怎么做、怎么看，都无法逃避一个数学概念：那就是机器学习中的 " 过拟合 "（overfitting）。所谓过拟合，就是模型的复杂度和模型所用数据之间不匹配。尤其当数据——不仅仅是数据量，还有数据的复杂度——并不能有效驱动模型的时候，这个问题就会非常突出。当然，并不是所有模型都生而平等。我们现在知道所谓 "NE 网络模型 "（注：此处原文中出现 "NE Network models"，可能指的是神经网络模型）具有更高的容量和表征能力。但撇开这些术语不谈，数据和模型之间一定是存在相互作用的。然而我当时发现，大家只关注模型，却不关注数据，或者说只关注模型却以错误的方式看待数据。这正是当时我产生灵感的原因——我觉得我们不仅要关注模型，或者说不能只用一种方式关注模型，而是要关注数据，让数据来驱动模型。那时我刚好到了早期职业生涯的下一阶段，去普林斯顿大学任教。我在那里接触到了一个叫做 "WordNet" 的项目。WordNet 与计算机视觉本身没有直接关系，但它是一种很好的方式来组织世界上的各种概念，而且我也很喜欢 "WordNet" 这个名字。然后，一件事情推动着另一件事的发展，ImageNet 就这样诞生了。它其实源自我对 " 大规模数据以及对视觉世界多样化表征 " 的强烈信念。主持人： 你在 AI 职业生涯的中段，创建了这个了不起的 ImageNet。现在你们还有一个 World Labs（世界实验室），我想把这条线从 ImageNet 一直延伸到 World Labs。能不能和我们谈谈 World Labs 的想法是什么？你正在构建什么，这对我们理解 AI 的未来以及对 World Labs 本身，都具有怎样的关键意义呢？李飞飞：确实如此。我整个人的研究生涯——尤其是在 ImageNet 之后——一直在非常专注地思考一个问题：什么是 " 智能 "？我们如何在机器中实现智能？归根结底，对我来说，它可以分解为两个非常简单的方面：如果我们观察人类智能，一方面，我们会 " 说话 "。我们使用语言来沟通，来组织我们的知识，来交流信息。但是，智能还有另一个 " 半边 "，对我们来说同样深远，那就是我们会 " 做事 "。我们会去做各种事情，比如做早餐煎蛋饼，或者去远足；又或者跟朋友们一起玩耍，享受彼此的陪伴。这些行为远远超越了我们说出的任何语言。比如我们可以舒适地坐在对方面前，手里拿着啤酒罐，这些都属于 " 智能 " 的一部分。这一部分智能，实际上是建立在我们对三维世界的理解之上——我们能够感知这个三维世界，并把它转化为一套理解、推理以及预测的过程，从而让我们能够在世界里行动。在我看来，这种能力就叫做 " 空间智能 "（spatial intelligence）。它是具有实体躯体的智慧生物（比如人类）所固有的、最根本的本能——去处理三维空间的能力。ImageNet 之所以会出现，是因为我想要给二维图像中的像素贴上标签，而对于人类而言，二维图像是三维世界的投影。所以，从某种程度来说，ImageNet 是我们去理解所处的完整可视世界的 " 起步阶段 "。这个起步阶段非常关键，因为无论对人、动物还是机器来说，理解并给这些图像和物体打标签，都是很重要的第一步。但是现在，天啊，已经过去 15 年甚至 14 年了吧？我觉得我们已经准备好去做一个更宏大的目标了，几乎可以说是一个 " 全垒打 " 式的目标：去解锁智能的另一半——也就是 " 空间智能 " 这个问题。让空间智能如此有意思的一点在于，它实际上有两个层面：一个是物理的三维世界，另一个则是数字化的三维世界。而我们过去一直都无法 " 生活 " 在这两者之间。主持人： 但是现在来看，空间智能可以成为一种统一的技术，既能理解与感知 " 以三维为基础的物理世界 "，也能理解 " 数字化的三维世界 "。我在思考空间智能的前景时，如果回到 1880 年，那时候有马车、泥土路——你会觉得那真是个截然不同的世界。可如果只回到 1980 年，人们虽然开的车不一样，但住房还是同样的房子，人们依旧在开车，总体来说物理世界的 " 运作机制 " 并没有发生翻天覆地的变化。你觉得我们所说的这 " 另一半的智能 " 会不会在未来几十年真正带来像过去几年数字世界所经历的那种 " 大变革 "，并进而改变现实世界？李飞飞： 我觉得会。而且我认为现实与数字之间的界限将开始变得模糊。举个例子，我会想象自己在高速公路上开车，如果车胎爆了，我虽然是个技术从业者，但我还是会觉得这会是个棘手的问题。可要是我能戴上一副眼镜，或者仅仅用手机对着我的车、对着那个爆胎，通过某个应用来协助我更换轮胎，无论是通过视觉指引、还是对话形式，或者二者结合——我觉得这就是一个最日常不过的生活场景，却可以突破物理三维世界和数字三维世界的边界。我脑中浮现出这样的科技图景：它能帮助人们做任何事，从最简单的换轮胎，到最复杂的心脏手术。这种想象真的让我兴奋不已。大模型和 " 世界 " 模型主持人： 你还说过，你经常用 LLM（大型语言模型）来学习各种东西。我觉得这是个很鼓舞人的例子——我家孩子总是觉得自己数学不错，就不想再学了，我就可以跟他们说：" 看，F.F. 李飞飞都在用大型语言模型来学习，你们是不是还可以再努力一点？" 不过，说到大型 " 世界 " 模型（Large World Models）和大型语言模型（LLMs），当你向别人解释它们的区别时，你会怎么讲？你觉得它们未来会如何发展？李飞飞： 从根本上说，就像我之前提到的，一种是 " 说话的智能 "，另一种是 " 看 " 和 " 做 " 的智能。它们在模态上有非常根本的区别。大型语言模型所处理的基本单位是词汇——不管是字母也好，单词也好。而在我们所说的 " 世界模型 "（World Models）中，基本单位则是像素（pixels）或者体素（voxels）。两者几乎可以说是不同的 " 语言 "：语言模型对应的是 " 人类语言 "，而三维世界对应的是 " 大自然的语言 "。我们的目标是让 AI 算法能让人去和 " 像素世界 " 进行交互，不管这个像素世界是虚拟的还是物理的。主持人： 你刚才的回答让我想起你引用过的一句名言：社会生物学家爱德华 · 威尔森（Edward O. Wilson）曾说，" 我们拥有旧石器时代的情感、中世纪的制度以及神一样的科技，这实在是危险至极。" 那在这样一个拥有自然语言思维、又需要教育大众的情况下，你觉得要怎样 " 反转 " 这个说法？或者说，在 AI 时代，人类有哪些机遇？李飞飞： 我依然相信威尔森的那句话，也正因为如此，你、我以及朋友们才一起创办了 " 以人为本的人工智能研究院（HAI）"。如果要说 " 反转 " 那句话，我可能会这么讲：" 人类能够创造近似‘神一样’的技术，从而改进我们所处的‘中世纪’式制度，并超越、或引导我们那‘旧石器时代’的情感，让它们变成创造力、生产力和善意。"主持人： 那你觉得我们应该怎么 " 构建 " 这种技术，来帮助人类实现这些美好的目标？重点是放在 " 同情心 " 上吗？还是说更加注重人本身与技术之间的共生关系？如果想让科技和 AI 帮助我们成为更好的人，你觉得下一步最该做的是什么？李飞飞： 我知道你主修过哲学与技术之类的专业（笑），能看出来你对此很感兴趣。我也同意你的观点。提到那句话，我们常常把 " 旧石器时代 " 看作负面的东西，但其实它并不是一个贬义词，而是个中性的概念。人类的情感、我们对自身形象的认知，都深深地植根于我们的进化和 DNA 中，这是不会轻易改变的。我们的世界也正因为如此而既美丽又混乱。因此，当我们在探讨技术，以及技术和人类未来的关系时，就要去尊重这些最根本、真正在 " 旧石器时代 " 就扎下来的东西。有几件事是技术发展必须尊重的，尊重得越好，对我们就越有益。第一，要尊重人类的自主性（human agency）。我觉得 AI 在公众层面上的沟通问题之一，就是大家经常在语句里把 "AI" 当成主语，好像它替代了人的自主权。比如说，"AI 会治愈癌症 "，我有时也不小心这么说过。可事实是，人类会 " 使用 AI" 去治愈癌症，而不是 "AI 自己 " 去治愈癌症；"AI 会攻克核聚变 "，其实是人类科学家和工程师 " 使用 AI 工具 " 去攻克。更危险的说法是 "AI 会抢走你的工作 " 之类的。我觉得我们应该看到，这项技术其实有更多机会去创造新的岗位、带来更多的可能性，赋能人类的自主性。这是我非常看重的一个基本原则。第二，要尊重人本身。每个人都希望自己健康、有成就感，并在社会中受到尊重。不管我们怎样研发和使用 AI，都不能忽视这一点。忽视它是危险的，也会适得其反。我觉得光是这两条原则，就足以在技术开发的过程中起到指引作用。我之所以会这样讨论，背后的深层信念是：任何技术、任何创新的意义，最终都应该是 " 造福人类 "。这也是人类文明的走向：我们发明每一种工具，最初都是想把它往好的方向用。但这就像一把双刃剑，总会有人滥用它，所以我们也不得不更加努力地去让它变得更好，更加 " 以人为本 "。这也是我们在斯坦福一起创办 " 以人为本的人工智能研究院 "（HAI）的根本原因。我们把 AI 视为一种极其强大的工具——它是一种 " 文明性 " 工具，因此越早就把一个 " 以人为本并服务于人类福祉 " 的框架搭建起来，就越能让我们在未来走得更稳。对于 " 以人为本的 AI" 这一理念，我认为最关键的部分之一，就是 " 赋能人类 "。我希望每一家企业、每一个开发者都能遵循这个理念。当下 AI 发展现状主持人： 你在人工智能领域做了这么多年，担任过各种角色。我感觉很多人现在才开始慢慢了解 AI。你对当下 AI 创新的现状怎么看？包括我们现在所处的位置、开发者所面临的挑战等。你觉得要想解决这些问题、再上一个台阶，我们当下该做些什么？李飞飞： 这是一个非同凡响的时刻。我觉得这真的是一个重大 " 拐点 "，因为 AI 的应用现在可以落到普通人和普通企业的实际使用当中。我们这些早期的 AI 先驱，曾在职业生涯初期所期待的很多愿景，如今已经变成现实或即将成为现实。比如，公众常常说起 " 图灵测试 "，而如今这几乎已经是一个被攻克的难题了。虽然图灵测试并不是衡量智能的终极标准，但它曾经被视为一道极难的门槛，如今也可以说是被突破了。自动驾驶也是一样，虽然还没做到百分之百完美，但和 2006 年相比已经取得了巨大进展。所以，我觉得随着这些强大的模型被真正用于生产环境，提供给普通人和企业使用，我们现在正处在一个令人振奋的 AI 革新时代。不过我也非常清楚，我们身处硅谷这个 " 泡泡 " 之中吧。主持人： 我觉得，全球大部分人其实都还在努力跟上 AI 的发展步伐。我们当然能看到未来，也知道未来会走向何方。所以我相信很多 Possible 的听众也会对你所说的那些想法产生共鸣：AI 可能极大地提升人类能力，也可能带来巨大的积极影响，但我们确实需要担心那些负面后果，并希望能在正确的轨道上引导 AI。那从开发的角度看，你觉得我们需要怎么做才能确保 AI 走向积极的方向？如果你认为政府或者跨行业的合作是必要的，也请谈谈这方面的想法。李飞飞： 坦白说，我们确实能做很多事情，而且我们就应该尽快去做，早就该做了，但现在开始也不算晚，只要我们真心实意地去行动。第一点，我觉得我们应该用 " 科学 " 而不是 " 科幻 " 来指导一切。过去对 AI 的宣传和言论有很多夸张，比如 "AI 会导致人类灭绝 " 或者 "AI 会带来世界和平 " ——两种说法都更像科幻而非科学。所以，谈到 AI 政策或治理时，我们需要基于数据、基于科学事实和科学方法，这一点非常重要。第二点，我真的相信，就像其他很多技术和工具一样，我们需要给 AI 的应用场景加上 " 约束措施 "，即在真正对人类产生影响的地方去管控，而不是去阻断其上游研发。想想汽车刚出现的时候，其实并不怎么安全——最开始甚至没有安全带，没有车门，也没有限速等等。后来我们确实付出了一些代价，包括人员伤亡，但随后人们并没有要求福特或通用 " 关停工厂 "，而是通过立法和监管，要求配备安全带、制定速度限制等。今天的 AI 也一样：它是一种极具赋能潜力的技术，但它会带来某些风险，所以我们应该关注它在实际应用中的监管，比如当 AI 被用于医疗时，我们如何更新 FDA（美国食品药品监督管理局）的相应法规；当 AI 被用于金融时，怎样设置监管护栏来保证安全。所以，应用层面的监管才是治理重心所在。第三点（但并非不重要）是要认识到：要让 AI 的未来变得积极，需要有一个 " 积极的生态系统 "。这个生态系统既需要私营部门，也需要公共部门。私营部门既包括大型公司，也包括初创企业，它们都非常重要。公共部门则关乎 " 公共产品 "（public goods）的生产。我认为公共产品可以分两类：基于好奇心的创新和新知识，比如说用 AI 做聚变研究、用 AI 治病、用 AI 赋能教师等等。很多这样的想法和研究往往来自公共部门——就像 ImageNet 当年就是源自公共部门支持的研究。人才（people）。我们需要让更多年轻人、更多公众了解这项技术，而公共部门在从 K12（基础教育）到高等教育的领域，承担着主要的社会教育责任。所以这些就是我非常关心的几个 AI 治理与政策方面的要点。AI 在医疗服务的应用主持人： 你刚才说的这些，我也想补充一点 "AI for all"（让所有人都能接触并使用 AI）的话题。因为你一直都在推动这件事，不希望 AI 只属于那些顶尖教授、从加州理工拿到物理学博士又在斯坦福任教的精英，而是让所有人都有机会接触它。能跟我们谈谈 "AI for all" 这个项目的使命和贡献吗？李飞飞： AI For All 是一个非营利组织，我与以前的学生和同事共同创办的。它的使命就是给来自不同背景的 K12 学生提供机会，让他们通过大学暑期项目或实习项目接触 AI。这样做的想法就是为了实现 " 公共产品 " 中的教育部分。我们都知道，AI 会改变世界，但 " 谁来改变 AI"？我们希望让更多多元化的人群加入到 AI 的开发和使用当中，把这项技术应用到各种美好的用途上。主持人： 你在医疗领域也做了很多工作，大家应该也留意到 AI 在改善人类健康和生活方面大有潜力。能谈谈你在医疗领域的研究，以及你对 AI 在医疗保健（health care）未来发展的期望吗？李飞飞： 是的，我在我的书里也写到过，我对 AI 在医疗领域的应用充满热情。原因有很多，其中最核心的是：医疗本身就是 " 以人为本 "（human-centered）的核心领域。整个医疗行业非常广阔，涵盖从药物研发或体外诊断（bioscience & diagnostics）到临床诊断与治疗、到医疗服务（healthcare delivery）和公共卫生。这一庞大的体系中，AI 在每一个环节都有可能发挥巨大作用。我本人非常关注的一个领域是 " 医疗服务 "，也就是人与人之间的实际照护场景。比如说，在美国，我们的护士数量远远无法满足病患需求，而且护士的工作负荷非常大，流失率也很高。还有一些惊人的统计数据，比如有的护士在一个班次里平均要走四英里的路，只是用来取药或拿设备；或者一个班次里要处理 150 到 180 项任务。同时呢，医院里也出现了很多安全问题，比如患者因为缺乏足够照顾而从病床上跌落；对于严重的败血症（sepsis）病患如何进行分诊也是个难题。再加上人口老龄化问题，比如有些老人在家中独居，存在跌倒风险或老年痴呆的恶化……所以，在过去十多年里，我一直致力于研究如何使用 " 智能摄像头 "（smart cameras）——一种非侵入式、非接触式的摄像头——来帮助护理人员更好地关注病人的状况。例如，监测病人是否会从病床上摔下来；如果是在家，可以监测他们的行为、情绪或营养摄入；在手术室里，可以监测手术器械的使用情况，让护士不用不断地清点器械，避免把物品遗留在病人体内。我们称这类技术为 " 嵌入式智能 "（ambient intelligence），目的是帮助医生和医护人员更加全面地照顾患者，进而提升整体护理质量。AI Agent 的前景主持人： 现在大家也经常提到 "AGI"（通用人工智能），但我记得你曾经说过：其实你都不确定 "AGI" 到底指的是什么，因为不同人给它的定义都不一样，像是各自的 " 罗夏测验 "（Rorschach Test）。能不能谈谈你对 "AGI" 这场讨论的看法？或者说，我们该如何更理性地看待它，而不是要么觉得 " 它太棒了 " 要么觉得 " 它太可怕 "，仿佛要毁掉所有工作或拯救整个人类？李飞飞： 这确实既有趣又令我沮丧。我真心不知道 "AGI" 到底意味着什么，因为我觉得这个词最初是来自商业领域，差不多十年前 AI 逐渐成熟后，商业界就开始更频繁地讨论它。其实，它最初的用意可能是为了强调未来的 AI 需要 " 通用化能力 "，而不是特别狭窄的任务。比如说，现在的自动驾驶汽车已经比过去那些只能识别 " 树木 " 的单一视觉模型要 " 通用 " 得多。狭窄的 AI 只能完成一个非常特定的任务，而更 " 通用 " 的 AI 能应对多种任务，这的确是个实实在在的区别。我一直觉得困惑的一点是，如果回顾 AI 的起源，约翰 · 麦卡锡（John McCarthy）和马文 · 明斯基（Marvin Minsky）这些早期奠基者在 1956 年那场著名的夏季研讨会上，所怀抱的梦想一直都是 " 让机器能思考，能帮助人类决策，甚至能做到一些人类做不到的事 "。他们从来没有说 " 我们只想做一个只能识别树木的窄领域 AI"。从一开始，" 人工智能 " 这个领域诞生时就伴随着 " 思考机器 " 的理想。所以从这个角度看，我不知道自己该叫它 "AI" 还是 "AGI"，对我来说，这其实就是一回事。主持人： 我也在想，就像你说的那种 AI 能够 " 做事情 " ——最近随着语音和对话式 AI 的进步，感觉就离那种 " 我能和 AI 像普通人一样对话，然后它去执行各种任务 " 的场景越来越近了。你现在生活中有没有在用类似的 "AI Agent" 工具？或者你觉得在未来几年里，这种有 " 行动力 " 的 AI Agent 和语音交互会如何改变我们的生活？李飞飞： 我确实觉得，靠自然语言来分享知识，或者让人们通过自然语言去搜索、构思、学习，是一个非常强大的方式。我自己也会用一些大型语言模型去理解某个概念、读一篇论文，或者提出一些我不太懂的问题。最让我兴奋的是看到别人，尤其是孩子们，也在用它来学习和提高自己。不过我还是想强调一点：不管怎么样，都要确保人们保留自己的 " 自主性 "（agency），并且给他们好的工具去学习、去赋能自己。随着这类强大工具的不断进化——我本人也在参与其中——我们会看到越来越多的协作能力，让人们能更个性化地使用这些工具，我对此很期待。主持人： 我也觉得，强调这一点非常重要：我们并不是为了替代人类或消灭人类交互。因为有时候人们会说，" 那些做 AI 的人想把人替换掉，把我们都绑在屏幕前盯上 10 个小时。" 其实没有人想一天到晚对着屏幕，我们都知道人类交往有多重要，它对教学、对社区、对共情都意义重大。你在那本美丽的自传《世界我来过》（The World's I See）里提到过你高中的数学老师 Sabella 先生，他就体现了 " 人与人互动 " 的重要性。能不能说说那段经历，以及他给你留下的宝贵建议？李飞飞： 我在书里记录了我早年的经历。那时我是一个 15 岁的移民女孩，刚到新泽西的公立高中就读，英语也不会讲，可以说是我的人生起点之一。非常幸运的是，我很快就遇到了数学老师 Sabella，他对我非常尊重，总是无条件地支持我。后来他不仅是我的数学老师，也成了我在那段艰难青春岁月里最好的朋友，一直到他去世都一直保持联系。他教给我的，并不是坐下来对我说，"F.F.，让我告诉你，AI 会主宰世界，你要记得以人为本哦。" ——当时根本就没有 AI 这个说法，也没人会聊这些。他更像是通过日常的行动让我体会到：对社会、对生活而言，最重要的是我们如何彼此做出积极的事情，怀抱怎样的信念，以及我们追求的 " 光 " 在哪里。通过他的行动，我学会了 " 尊重并帮助其他人 " 是件多么美好的事情。哪怕这个人只是一位懵懵懂懂、不会说英语的移民小孩。对我来说，他所教给我的最大启示就是要 " 把人放在中心 "。主持人： 真美好，谢谢你分享。 原文链接：https://www.youtube.com/watch?v=0jMgskLxw3s&t=1251s&ab_channel=ReidHoffman华夏基石 AI 战略领导力特训营 2025 年第四期开始报名！抓住数字智能时代的机遇，团报即可享受优惠！机会难得，名额有限，别错过！报名及咨询：柳老师 15202171854koa12jJid0DL9adK+CJ1DK2K393LKASDad
编辑:高尚德
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